01中心課題とニーズ
AI生成的低质量内容大量泛滥，搜索结果被SEO垃圾内容占据，普通用户频繁遭遇限流；GitHub等技术站点要求登录并部署反爬机制（如Anubis）拦截，导致在网上找到高质量的人类原创内容与真实技术资料越来越困难，开发者查找资料效率显著下降。
02プロダクト解決策
构建一个以“人类内容优先”为核心的AI搜索与资料聚合引擎：通过内容质量与AI生成痕迹识别模型过滤低质内容，聚合GitHub、技术博客、论坛等来源的公开人类原创资料，利用AI进行语义检索、摘要提炼与来源可信度标注，并提供缓存快照与合规抓取通道，减少登录与反爬带来的访问障碍。
03収益化と事業モデル
采用Freemium订阅模式：基础搜索免费，高级功能（深度语义检索、来源可信度报告、API调用、团队协作空间、个性化内容源订阅）按月订阅收费；同时向技术内容平台提供内容质量识别API，按调用量计费。
04アクション
- 1第一步：构建AI生成内容识别与质量评分模型，基于公开数据集训练并验证准确率。
- 2第二步：开发合规的内容聚合层，接入GitHub公开API、技术博客RSS与开放论坛数据源。
- 3第三步：搭建语义搜索引擎，实现跨源检索、摘要提炼与来源可信度标注。
- 4第四步：推出MVP网页版，邀请100名个人开发者内测并收集检索效果反馈。
- 5第五步：迭代质量过滤算法，降低误判率并优化技术资料的召回率。
- 6第六步：上线订阅体系与API服务，面向团队用户开放协作功能。
- 7第七步：通过开发者社区与技术媒体推广，建立内容质量口碑与用户增长飞轮。
05リスク
主要风险包括：内容抓取可能触及目标站点的服务条款与版权边界，需严格限定公开数据并遵守robots协议；AI生成内容识别存在误判，可能误伤合法内容；通用搜索引擎与AI搜索巨头可能快速跟进类似功能，形成竞争挤压；用户对新型搜索工具的信任建立周期较长，早期获客成本较高。